通过selenium抓取某东的TT购买记录并分析趋势过程解析

下面详细讲解“通过selenium抓取某东的TT购买记录并分析趋势过程解析”的完整攻略。

准备工作

在开始之前,需要做一些准备工作:

  1. 安装 Python 环境和 Selenium 库;

  2. 安装 Chrome 浏览器和对应的 Chrome Driver 驱动;

  3. 登录某东账号,并打开 TT 购买记录页面,获取该页面的网址。

完成上述准备工作之后,便可以开始抓取和分析 TT 购买记录数据了。

抓取数据

  1. 首先,打开 Chrome 浏览器,并加载某东 TT 购买记录页面。
from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://order.jd.com/center/list.action')
  1. 登录某东账号。可以手动登录或通过程序自动登录,这里以手动登录为例。

  2. 找到 TT 购买记录所在区域的 HTML 元素,通过 Selenium 库定位该元素,并将它的内容保存到本地的文件中。这里我们使用 BeautifulSoup 库对抓取到的数据进行解析和清洗。

from bs4 import BeautifulSoup

html_source = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(html_source, 'html.parser')
tt_records = soup.find('table', {'class': 'order-tb-list'}).find_all('tr')
  1. 迭代 TT 购买记录,将数据保存到本地的 CSV 文件中。
import csv

headers = ['商品名称', '商品链接', '商品价格', '购买时间']
rows = []
for rec in tt_records:
    cols = rec.find_all('td')
    if len(cols) > 0:
        name = cols[1].find('a').text.strip()
        link = cols[1].find('a')['href']
        price = cols[4].find('span').text.strip()
        time = cols[6].text.strip()
        rows.append([name, link, price, time])

with open('tt_records.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(headers)
    for row in rows:
        writer.writerow(row)
  1. 关闭 Chrome 浏览器。
driver.quit()

分析数据

  1. 使用 pandas 库读取本地 CSV 文件,并对数据进行初步的描述性统计。
import pandas as pd

data = pd.read_csv('tt_records.csv')
print(data.head()) # 展示前 5 条数据
print(data.info()) # 展示数据的基本信息
print(data.describe()) # 展示数据的描述性统计信息
  1. 分析商品名称中的关键词,并通过词云图表达商品名称的分布情况。这里我们使用 jieba 库和 wordcloud 库实现。
import jieba
from wordcloud import WordCloud

# 使用 jieba 分词
data['商品名称'] = data['商品名称'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(str(x))))

# 生成词云
words = ' '.join(data['商品名称'].tolist())
wordcloud = WordCloud(background_color='white', font_path='MSYH.TTC').generate(words)
wordcloud.to_file('wordcloud.png') # 将词云保存到本地
  1. 对购买时间进行时间序列分析,并通过图表展示趋势。这里我们使用 pandas 库中的 resample() 函数和 matplotlib 库实现。
import matplotlib.pyplot as plt

# 将购买时间转换为时间戳
data['购买时间'] = pd.to_datetime(data['购买时间'])
data = data.set_index('购买时间')

# 按月份统计购买数量并绘制折线图
tt_count = data['商品名称'].resample('M').count()
tt_count.plot(kind='line')
plt.title('TT 购买数量变化趋势')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('购买数量')
plt.savefig('tt_trend.png') # 将图表保存到本地

这样即可完成通过 Selenium 抓取某东的 TT 购买记录并分析趋势的过程。下面给出两个示例:

示例一:抓取京东的TT购买记录

from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://order.jd.com/center/list.action')

# 请手动登录京东账号

html_source = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(html_source, 'html.parser')
tt_records = soup.find('table', {'class': 'order-tb-list'}).find_all('tr')

headers = ['商品名称', '商品链接', '商品价格', '购买时间']
rows = []
for rec in tt_records:
    cols = rec.find_all('td')
    if len(cols) > 0:
        name = cols[1].find('a').text.strip()
        link = cols[1].find('a')['href']
        price = cols[4].find('span').text.strip()
        time = cols[6].text.strip()
        rows.append([name, link, price, time])

with open('tt_records.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(headers)
    for row in rows:
        writer.writerow(row)

driver.quit()

示例二:分析购买数量变化趋势

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('tt_records.csv')
data['购买时间'] = pd.to_datetime(data['购买时间'])
data = data.set_index('购买时间')

tt_count = data['商品名称'].resample('M').count()
tt_count.plot(kind='line')
plt.title('TT 购买数量变化趋势')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('购买数量')
plt.savefig('tt_trend.png')

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